論文の概要: Correctness Comparison of ChatGPT-4, Gemini, Claude-3, and Copilot for Spatial Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.02404v3
• Date: Sun, 2 Jun 2024 00:00:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-04 19:42:23.668748
• Title: Correctness Comparison of ChatGPT-4, Gemini, Claude-3, and Copilot for Spatial Tasks
• Title（参考訳）: 空間課題に対するChatGPT-4, Gemini, Claude-3, Copilotの精度比較
• Authors: Hartwig H. Hochmair, Levente Juhasz, Takoda Kemp,
• Abstract要約: 本研究では、4つのチャットボットに割り当てられた7つのタスクカテゴリの76個の空間的タスクに対してゼロショットの正当性評価を行う。 チャットボットは、空間リテラシー、GIS理論、プログラミングコードと関数の解釈に関連するタスクでうまく機能したが、マッピング、コード記述、空間推論の弱点が明らかになった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Generative AI including large language models (LLMs) has recently gained significant interest in the geo-science community through its versatile task-solving capabilities including programming, arithmetic reasoning, generation of sample data, time-series forecasting, toponym recognition, or image classification. Most existing performance assessments of LLMs for spatial tasks have primarily focused on ChatGPT, whereas other chatbots received less attention. To narrow this research gap, this study conducts a zero-shot correctness evaluation for a set of 76 spatial tasks across seven task categories assigned to four prominent chatbots, i.e., ChatGPT-4, Gemini, Claude-3, and Copilot. The chatbots generally performed well on tasks related to spatial literacy, GIS theory, and interpretation of programming code and functions, but revealed weaknesses in mapping, code writing, and spatial reasoning. Furthermore, there was a significant difference in correctness of results between the four chatbots. Responses from repeated tasks assigned to each chatbot showed a high level of consistency in responses with matching rates of over 80% for most task categories in the four chatbots.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)を含む生成AIは、最近、プログラミング、算術的推論、サンプルデータの生成、時系列予測、トポニム認識、画像分類などの汎用的なタスク解決機能を通じて、地球科学コミュニティにおいて大きな関心を集めている。 空間的タスクに対するLLMの性能評価のほとんどはChatGPTに重点を置いているが、他のチャットボットはあまり注目されていない。 この研究ギャップを狭めるために,ChatGPT-4,Gemini,Claude-3,Copilotという4つのチャットボットに割り当てられた7つのタスクカテゴリの76の空間タスクに対して,ゼロショットの正当性評価を行う。 チャットボットは一般に、空間リテラシー、GIS理論、プログラミングコードと関数の解釈に関連するタスクでうまく機能したが、マッピング、コード記述、空間推論の弱点が明らかになった。 さらに、4つのチャットボット間で結果の正しさに有意な差が認められた。 各チャットボットに割り当てられた繰り返しタスクからの応答は、4つのチャットボットのほとんどのタスクカテゴリに対して80%以上の一致率で応答の一貫性を示した。

関連論文リスト

• Unmasking the giant: A comprehensive evaluation of ChatGPT's proficiency in coding algorithms and data structures [0.6990493129893112]
  本稿では,ChatGPTが入力した問題に対する正しい解を生成する能力,コード品質,コードによってスローされる実行時エラーの性質を評価する。 この種の状況において、ChatGPTコードがいかに間違っているか、いくつかの洞察を得るために、パスされたテストケースのパターンを調べます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-10T08:20:34Z)
• Pushing the Limits of ChatGPT on NLP Tasks [79.17291002710517]
  ChatGPTの成功にもかかわらず、ほとんどのNLPタスクのパフォーマンスは教師付きベースラインよりかなり低い。 そこで本研究では,原因を調べた結果,以下の要因が原因であることが判明した。 NLPタスクにおけるChatGPTの限界を押し上げるために,これらの問題に対処する汎用モジュールの集合を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-16T09:40:05Z)
• ChatGPT Beyond English: Towards a Comprehensive Evaluation of Large Language Models in Multilingual Learning [70.57126720079971]
  大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理(NLP)において最も重要なブレークスルーとして登場した。 本稿では,高,中,低,低リソースの37言語を対象として,ChatGPTを7つのタスクで評価する。 従来のモデルと比較すると,様々なNLPタスクや言語に対するChatGPTの性能は低下していた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-12T05:08:52Z)
• ChatGPT Outperforms Crowd-Workers for Text-Annotation Tasks [0.0]
  また、ChatGPTは、いくつかのアノテーションタスクにおいて、クラウドワーカーよりも優れていることを示す。 ChatGPTのアノテーションあたりのコストは0.003ドル未満で、MTurkの約20倍安い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-27T09:59:48Z)
• ChatGPT: Jack of all trades, master of none [4.693597927153063]
  OpenAIはChat Generative Pre-trained Transformer (ChatGPT)をリリースした。 25種類のNLPタスクにおけるChatGPTの機能について検討した。 われわれはChatGPTとGPT-4のプロンプト処理を自動化し,49k以上の応答を解析した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-21T15:20:37Z)
• A Multitask, Multilingual, Multimodal Evaluation of ChatGPT on Reasoning, Hallucination, and Interactivity [79.12003701981092]
  8種類の共通NLPアプリケーションタスクをカバーする23のデータセットを用いてChatGPTの広範な技術的評価を行う。 これらのデータセットと、新たに設計されたマルチモーダルデータセットに基づいて、ChatGPTのマルチタスク、マルチリンガル、マルチモーダルの側面を評価する。 ChatGPTの精度は平均63.41%で、論理的推論、非テキスト的推論、コモンセンス推論の10の異なる推論カテゴリで正確である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-08T12:35:34Z)
• Is ChatGPT a General-Purpose Natural Language Processing Task Solver? [113.22611481694825]
  大規模言語モデル(LLM)は、さまざまな自然言語処理(NLP)タスクをゼロショットで実行できることを実証している。 近年、ChatGPTのデビューは自然言語処理(NLP)コミュニティから大きな注目を集めている。 ChatGPTが多くのNLPタスクをゼロショットで実行できるジェネラリストモデルとして機能するかどうかはまだ分かっていない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-08T09:44:51Z)
• A Categorical Archive of ChatGPT Failures [47.64219291655723]
  OpenAIが開発したChatGPTは、大量のデータを使って訓練され、人間の会話をシミュレートしている。 それは、広範囲の人間の問い合わせに効果的に答える能力のために、大きな注目を集めている。 しかし、ChatGPTの失敗の包括的分析は欠落しており、これが本研究の焦点となっている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-06T04:21:59Z)
• A Simple Language Model for Task-Oriented Dialogue [61.84084939472287]
  SimpleTODはタスク指向対話に対する単純なアプローチであり、すべてのサブタスクのリキャストで訓練された単一因果言語モデルを単一シーケンス予測問題として利用する。 これによりSimpleTODは、事前訓練されたオープンドメイン、GPT-2のような因果言語モデルからのトランスファー学習を完全に活用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-02T11:09:27Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。